本教程将深入探讨嵌入式电子与人工智能（AI）融合的发展趋势，并详细介绍如何使用TensorFlow Lite for Microcontrollers在内存受限的微控制器上部署机器学习模型。从技术演变的宏观视角到具体开发工作流，您将获得一份清晰、可操作的实战指南。

技术融合：从历史看未来

在技术发展的历史上，技术先独立发展再相互融合以改变世界的例子比比皆是。原子能和喷气式发动机的融合催生了核航空母舰，改变了20世纪大部分战争的形态。计算机和射频通信的融合产生了智能手机，同时也重新定义了我们与技术以及彼此之间的互动方式。今天，嵌入式电子和人工智能 (AI) 的融合正日益成为下一个具有碘伏性的技术组合。接下来我们就看一下这种融合的发展演变。

欢迎来到网络边缘

人工智能的概念最早出现在古希腊人的著作中，但直到20世纪上半叶，才开始将其作为一种实际技术进行开发。从根本上来说，AI使数字技术像人脑一样，能够与模拟世界有效互动、响应沟通。

为了使AI在现实世界的应用具有实用性，比如自动驾驶车辆，在处理多个动态输入时，电子设备和物理世界之间的交互必须接近瞬时完成。值得庆幸的是，随着机器学习算法的发展，嵌入式电子系统也在不断进步。他们的联姻催生了边缘计算的概念。

边缘计算获得了过去只有云端强大的处理硬件才能实现的处理能力，并将这种能力带给了位于物理-数字接口边缘的本地设备。再加上微控制器和传感器等廉价而稳健的嵌入式组件的普及，给自动化领域，无论是规模上还是功能上都带来了一场革命。